基于损失平衡物理信息神经网络的挥发窑温度场多目标优化决策方法

本发明公开了一种基于损失平衡物理信息神经网络的挥发窑温度场多目标优化决策方法，包括：基于挥发窑的化学反应机理，推导锌回收率和碳排放量计算式；将最大化锌回收率和最小化碳排放量作为优化目标，并建立多温度场模型约束和决策变量约束，得到挥发窑温度场多目标优化问题；针对多温度场模型约束构建物理信息神经网络，通过训练得到代理模型；其中，训练物理信息神经网络的总损失，通过对控制方程残差损失缩放处理后再与边界损失进行权重加和计算；使用训练得到的代理模型处理优化问题中的多温度场模型约束，最终求解优化问题得到最优决策变量：固相温度场和焦炭进料流量。本发明决策得到的最优温度场在锌回收率和碳排放量上实现了更优的权衡。